소프트웨어 결함 데이터셋의 재현성(reproducibility)은 신뢰할 수 있고 비교 가능한 연구 결과를 얻기 위해 필수적입니다. Zhu 등은 Defects4J와 같은 결함 데이터셋이 생성된 후 시간이 지남에 따라 재현 실패(즉, 보고된 버그를 재현할 수 없게 됨)를 겪는다는 것을 보여주었습니다. 그러나 이러한 발견이 양자 소프트웨어 결함 데이터셋에도 일반화될 수 있는지는 여전히 불분명합니다. 따라서 본 연구에서는 양자 프로그램의 실제 버그를 담은 널리 사용되는 데이터셋인 Bugs4Q를 사용하여 이전 연구를 복제 연구(replication study)합니다. 우리의 분석에는 21개의 핵심 라이브러리 버전에 걸친 37개의 Bugs4Q 아티팩트에 대한 77,700회의 양자 프로그램 실행이 포함됩니다. 실험 결과, Bugs4Q의 재현성은 Qiskit v0.20.1에서의 62.2%에서 2026년 4월 1일 기준 최신 버전인 v2.3.1에서의 16.2%로 떨어졌습니다. 근본 원인에 대한 수동 검사 결과, 실패의 93.6%가 의존성(dependency) 관련 문제임을 확인했습니다. 이러한 결과는 이전 연구의 결과와 일치하지만, 차이점도 관찰되었습니다. 특히 Bugs4Q의 대부분의 재현 실패는 단순히 의존성 버전을 조정하는 것만으로는 해결할 수 없으며, 대신 임포트 경로(import paths) 및 API 호출(API invocations)을 마이그레이션하는 것과 같은 소스 코드 수정이 필요합니다. 이러한 관찰을 바탕으로, 우리는 재현성을 복구하기 위해 Bugs4Q를 패치한 버전인 Bugs4Q-Robust를 큐레이션했습니다. Bugs4Q-Robust는 Qiskit v2.3.1에서 재현성을 16.2%에서 78.4%로 높여줍니다. 우리의 연구 결과는 빠르게 진화하는 양자 소프트웨어 생태계에서 지속적인 데이터셋 유지 관리의 중요성을 강조합니다.